在if __name__ == '__main__':语句块中,首先创建了一个包含待处理元素的列表items。然后,创建了一个multiprocessing.Pool对象pool,并使用imap_unordered方法并行地处理items中的元素。imap_unordered方法返回一个迭代器results,可以通过遍历该迭代器来获取处理结果。 在遍历results迭代器时,可以检查每个结果是否...
除了map()、map_async()之外，还有apply()、apply_async()、imap()、imap_unordered()，感兴趣的可以自行查阅相关文档，篇幅所限，这里就不一一展开了。基于concurrent.futures模块的进程池使用 除了multiprocessing.Pool之外，其实，我们有另一种更加便捷的进程池的使用方法，这就是concurrent.futures模块中的ProcessPool...
下面是一个使用multiprocessing实现多进程计算圆周率的简单示例: importmultiprocessingimporttimedefcalc_pi(start,end,step):sum=0foriinrange(start,end):x=(i+0.5)*stepsum=sum+4.0/(1.0+x*x)returnsumdefmain():NUM_PROCESSES=4NUM_STEPS=100000000step=1.0/NUM_STEPSchunksize=NUM_STEPS//NUM_PROCESSESpool=...
/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-importtimeimportosfrommultiprocessingimportPool, TimeoutErrordeff(x):returnx*xif__name__ =='__main__':# 启动 4 个工作进程withPool(processes=4)aspool:# 输出 "[0, 1, 4,..., 81]"print(pool.map(f,range(10)))# 输出:[0, 1, 4, 9,...
pathos.pp.ParallelPool(),pipe方法 pathos.pp.ParallelPool(),apipe方法 (2)多个任务,任务单参数: multiprocessing.Pool(),map方法 multiprocessing.Pool(),map_async方法 multiprocessing.Pool(),imap方法 multiprocessing.Pool(),imap_unordered方法 (3)多个任务,任务多参数: (a)func(iterable[i])形式:iterable的...
python多进程: multiprocessing Pool 和tqdm https://blog.csdn.net/qq_39694935/article/details/84552076 【Python】multiprocessing Pool 进程间通信共享 1. tqdm模块的简洁使用 直接上代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 ...
from multiprocessing import Pool import time, random def f_imap_unordered(x): print(f'imap_unordered:{x}') time.sleep(random.random()) return x*x if __name__ == '__main__': with Pool(processes=4) as pool: res = pool.imap_unordered(f_imap_unordered, range(10)) # 在后台启动,...
python的进程池multiprocessing.Pool有八个重要函数: apply、apply_async、map、map_async、imap、imap_unordered、starmap、starmap_async 下面是他们的各个比较和区别: 1)apply 和 apply_async:apply 一次执行一个任务,但 apply_async 可以异步执行,因而也可以实现并发 ...
multiprocessing常用组件及功能 创建管理进程模块: Process(用于创建进程) Pool(用于创建管理进程池) Queue(用于进程通信,资源共享) Value,Array(用于进程通信,资源共享) Pipe(用于管道通信) Manager(用于资源共享) 同步子进程模块: Condition(条件变量) Event(事件) ...
Threading and multiprocessing in Python provide concurrent execution capabilities through dedicated modules. The threading module handles I/O-bound tasks within a single process, while multiprocessing manages CPU-intensive operations across multiple processes. These modules work differently but complement each ...